歐盟執委會(European Commission, EC)於2021年6月21日發布2021歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2021, EIS),其以「整體架構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大評比指標,其下再細分為12個次標和32個子標,次標例如人力資源、企業創新、就業影響力等;子標則例如政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。相較於2020年創新計分板報告的10個次標和27個子標,本次新增2個次標為列屬在「投資」下的資通訊運用(Use of information technologies),以及在「影響力」下的環境永續。資通訊使用廣度又可分為(1)企業是否提供教育訓練以提升員工的資通訊技能、(2)是否聘用資通訊專家。而環境永續下又可細分為(1)資源生產力(Resource productivity)、(2)產業排放PM2.5狀況、(3)環境相關技術發展狀況;以上即為今年新增的5項子標。
歐洲計分板依前述指標將歐盟會員國創新表現分為四組,2021年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含瑞典、芬蘭、丹麥、比利時,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度,且超過25%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含荷蘭、德國、盧森堡、奧地利、法國等,創新表現大於歐盟成員國平均但不超過25%者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含義大利、馬爾他、西班牙、葡萄牙等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)新興創新者(Emerging Innovators):包含匈牙利、波蘭、羅馬尼亞等,為創新表現低於歐盟平均之70%。其中第四組新興創新者為新名稱,以取代2020年的適度創新者(Modest Innovators),且今年共有7個國家落入第四組,相比2020年的2個國家還要增加許多。
此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在數位化領域,表現最好者為丹麥、芬蘭、荷蘭。在企業投資部分,以德國、瑞典和比利時為最佳。而在全球綜合創新表現上,歐盟綜整OECD和世界銀行的數據分析,南韓為創新表現最佳,其次才是加拿大、澳洲、美國、日本和歐盟。歐盟於2020年之創新排名領先美國,但在2020年到2021年之間,美國之中小企業產品與流程創新大幅增長至2020年的兩倍,故創新排名從第6進步到第4。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
從AT&T併購時代華納反思我國通傳產業併購法制 資訊工業策進會科技法律研究所 108年10月 隨著數位化科技、網際網路相關技術之發展與普及化,帶動數位匯流(Digital Convergence)加速進展,相關產業間原本獨立的界線逐漸模糊,進而形成一個整合寬頻系統(Integrated Broadband System),也加速數位匯流相關事業的跨業經營及互相整併。在這樣的趨勢下,原本在媒體產業供應鏈上分屬不同領域之企業開始進行合作或跨業融合,也使得原本被認為對於侵害較小的垂直合併開始受到關注。 美國最大的固網電話服務供應商及行動電話服務供應商AT&T於2016年10月宣佈併購知名內容供應公司時代華納(Time Warner),交易價格約854億美元,此交易消息一出美國司法部反壟斷司即介入調查,並於2017年11月以合併後將損及競爭和形成壟斷,向法院提起反壟斷訴訟,但司法部之主張遭到法院否決,最後AT&T與時代華納完成併購。此案例為電信業者併購內容業者,雙方在媒體產業供應鏈上,占據不同的位置,為垂直合併之案例,本案重點在於司法部及法院如何看待其合併後是否構成壟斷而違反反托拉斯法,相關討論則可作為我國近年在通傳產業中垂直併購的審查參考。 壹、事件摘要 一、系爭併購公司介紹 併購方AT&T為全美最大的電信公司,主要提供包括行動、寬頻、固網及相關通信服務;而AT&T在2015年7月併購美國最大衛星電視供應商DirecTV後,獲得超過2100萬的收視客戶,也成為全美最大的有線電視訊號傳輸商(Multichannel Video Programming Distributor, MVPD);被併購方時代華納則為大眾媒體與娛樂事業集團,主要業務為內容製作與內容整合,旗下事業包括透納(Turner)廣播電視系統(包括TBS、CNN、HeadLine News、Cartoon Network、)、HBO頻道、及負責電影和電視制作的華納兄弟公司等[1]。 二、併購過程 2016年10月AT&T宣佈收購時代華納後,美國司法部反壟斷司即介入調查,並於2017年11月以合併後將損及競爭和形成壟斷,以違反克萊頓法(the Clayton Act)第7條[2]提起反壟斷訴訟[3] 。 2018年6月聯邦法院認為司法部未能提供足夠證據證明本案會損及競爭或消費者,允許本合併案進行,其後司法部於2018年7月基於「審查中決定的實質影響」和「延遲將造成不可挽回的傷害」,認為法院未考量DOJ提出的槓桿理論提出上訴[4]。 2019年2月26日哥倫比亞特區聯邦巡迴上訴法院拒絕司法部針對此併購案永久禁制令(Permanent Injunction)之請求,維持初審法院之判決,也就是允許AT&T併購時代華納[5]。司法部不再上訴,嗣後AT&T與時代華納正式完成交易,而時代華納也更名為華納媒體(Warner Media)成為AT&T旗下一員。 貳、重點說明 一、司法部主張違法之主要理由[6] (一)垂直合併將阻礙競爭 1.提高頻道授權金額 AT&T與DirecTV是全美最大的有線電視訊號傳輸商,而時代華納則擁有許多受歡迎電視頻道,包括:CNN、TBS、TNT、Cartoon Network、HBO、Cinemax,以及大量運動節目轉播權等。故本件雖為垂直合併模式,AT&T仍可能將取得的流行節目作為阻礙競爭的武器,利用購得之相關頻道向其他有線電視訊號傳輸商或線上影音業者(例如:Netflix、Amazon Prime)要求更高之授權金額與更優惠之條款以降低對手競爭力,而競爭對手為了平衡高授權費之收益將有可能增加消費者所付出的費用,而使消費者不利。 2.將可能產生客戶移轉效應 誠如上述AT&T併購時代華納將取得相關頻道所有權,若AT&T提高頻道授權價格,則將會使競爭對手拒絕與時代華納合作並取消相關頻道。雖然AT&T可能會失去原本授權頻道的收益,但因消費者無法從其他競爭對手方取得相關影視服務,使得消費者可能轉向擁有頻道之AT&T以取得服務,進而削弱對手競爭力,並從消費者端補回收益。 (二)合併將可能阻礙其他業者發展創新模式 近年來,Netflix 和Amazon Prime等線上影音平台因為價格較低、不須綁約也不需安裝機上盒,吸引許多消費者,而AT&T若透過前述說明之手段提高頻道授權金,將有可能降低業者競爭力並阻礙創新。 二、法院判決允許合併理由[7] (一)垂直合併損及競爭之證據不足 AT&T和時代華納為垂直整合的投資整併案,並非在同一市場營運的公司,故本合併案不會立即改變集中度,且司法部也未提供明確證據與判例說明本案結合會損及競爭,而相關經濟理論也未能明確指出垂直合併可能造成之影響。進一步而言,HBO頻道採取無廣告之方式進行內容播送,其主要收益並非來自廣告商,而是透過提升收視率與觸及消費者。HBO頻道這樣的收益方需要多觸及消費者,因此合併後AT&T應該不會隨意調漲價格阻礙其他業者播送HBO而降低消費者之觸及率。 司法部認為本案最主要會損及競爭之理由為提高頻道授權將會使費用轉嫁給消費者,但司法部並未考量消費者也可能因為合併後之產業效能而受惠,進而取得較低之價格。 (二)司法部提出阻礙創新之證據不足 司法部認為另一個損及競爭的理由是可能阻礙線上影音平台業者之創新發展。但是目前線上影音業者透過網路傳輸影音內容,且提供方式是由消費者自己選擇想看的內容並且從頭開始播放,與傳統有線頻道提供業者提供固定節目表之服務內容並不相同。而這樣的服務模式也不適合大型體育賽事之即時轉播,因此有許多運動賽事轉播權的時代華納並不會影響線上影音平台業者。而線上影音平台業者也因為這樣的創新模式使越來越多消費者放棄裝設有線電視,轉由線上影音平台。 參、事件評析 近年來,我國在通傳產業上也有許多垂直併購的案例,如同樣是有線電視系統業者併購內容產業的案例有:2017年3月台灣數位光訊科技股份有限公司(台數科)向公平會申請併購東森電視,公平交易委員會(公平會)雖附負擔同意[8],但同年5月,國家通訊傳播委員會(通傳會)考量本案垂直整合規模顯著,對產業發展及言論市場影響甚鉅,並且台數科曾有不法移頻作為而涉有限制競爭疑慮,對公共利益造成相當不利之影響等理由,不同意併購案[9],最後本案併購交易未能完成。而本案也顯示了我國通傳產業常見的幾個問題,以下簡要說明之: 一、主管機關間之分工機制 通傳會作為通訊傳播事業主管機關,依廣電三法及相關法規,通訊傳播事業結合需經NCC審核並同意;另視結合之一方可能涉及公平會等其他主管機關權責者,則需要另向他主管機關申報。依據目前實務作法,二機關在審核上之分工,依法得同時進行審理,也未有區分前後程序,而與傳統行政法上二階段行政處分之處理模式有所不同。 但這樣的作法卻在許多通傳產業的併購案上造成困擾,如同前述台數科併購東森之案例,公平會雖附負擔同意,但通傳會卻不同意而導致併購交易未能完成。若能參照他國在通傳產業併購之處理架構,由單一主管機關主責,並且平行溝通他主管機關之意見,不但可明確審核程序,並且能蒐集所有相關資訊,使業者得以確知主管機關審核進度與方向,而避免產生不同機關不同意見而增加業者之交易成本。 二、主管機關之審查標準 在台數科併東森案中,通傳會不同意之主要理由之一為「本案垂直整合規模至為顯著,對產業發展及言論市場影響甚鉅,交易標的包含收視率常年居於新聞頻道第3大之新聞台,結構集中恐不利言論多元發展。」並未就垂直合併所可能產生之影響進行量化分析,雖不同市場其產生之競爭效果較難以數據呈現,但在AT&T併購時代華納之案例,司法部與法院仍然試圖用數據進行合併之後的細部效益評估。過去多年來美國反托拉斯法之主責機關從未成功否決過任何產業間的垂直合併,主要原因在於根據美國司法部的併購審查指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)[10]所提出之相關指引標準,垂直合併可能傷害消費者利益的風險,遠不及敵意併購或水平合併[11],但仍是提供併購雙方較為明確且具體的指引與標準。 主管機關針對跨產業之共通審查項目以及針對個別產業之審查項目,主要以法規中所提及:(1)確保通訊傳播市場公平有效競爭(2)保障消費者及尊重弱勢權益(3)促進多元文化均衡發展,作為審查標準,而這三項標準多為不確定法律概念,未來主管機關可參酌相關國家所關注之重點審查項目並提出更具體且細緻之審查標準,使通傳產業中之併購交易能夠更順利進行。 [1] Justice Department Challenges AT&T/DirecTV’s Acquisition of Time Warner , Department of Justice, https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-challenges-attdirectv-s-acquisition-time-warner (last visited July 26, 2019). [2] 15 U.S.C. § 18. [3] United States of America v. AT&T INC, DirecTV Group holdings, llc, Time Warner inc, No. 1:17-cv-02511(THE DISTRICT OF COLUMBIA Nov. 20, 2017) available at: https://assets.documentcloud.org/documents/4254868/AT-amp-T-Time-Warner-Complaint.pdf (last visited July 26, 2019). [4] Motion Of The United States To Expedite Consideration Of The Appeal, Department of Justice, https://www.justice.gov/atr/case-document/file/1081836/download (last visited July 26, 2019). [5] United States of America v. AT&T INC, DirecTV Group holdings, llc, Time Warner inc, No. 18-5214, available at: http://business.cch.com/ald/UsvATTInc2262019.pdf (last visited July 26, 2019). [6] Supra note 3. [7] United States v. AT&T Inc., Civil Case No. 17-2511 (RJL) (D.D.C. Jun. 12, 2018). [8]公平交易委員會結合案件決定書公結字第106001號,https://www.ftc.gov.tw/uploadDecision/f6739a33-ecca-4720-8aec-70314821641a.pdf (最後瀏覽日:2019/08/11)。 [9]國家通訊傳播委員會第750次委員會議紀錄,https://www.ncc.gov.tw/chinese/files/17060/67_37488_170607_1.pdf (最後瀏覽日:2019/08/11)。 [10] 請參見https://www.justice.gov/atr/page/file/1175141/download。 [11] Larry Downes, Why Mergers Like the AT&T-Time Warner Deal Should Go Through, Harvard Business Review, Nov. 17 2017.
歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點: (一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩 由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。 (二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長 而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。 (三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同 此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。
伊利諾伊州通過人權法修正案,致力解決人工智慧可能造成之就業歧視風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 伊利諾伊州通過人權法修正案,致力解決人工智慧可能造成之就業歧視風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年12月09日 伊利諾伊州人權法修正案(Amendment to the Illinois Human Rights Act)於2024年8月由伊利諾伊州州長簽署並通過,成為繼科羅拉多州人工智慧消費者保護法(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act)之後美國第二部監管私部門使用人工智慧的法律。 本法規範重點在於解決人工智慧導入就業市場而衍生之就業歧視議題,伊利諾伊州透過修訂伊利諾伊州人權法,增加人工智慧(Artificial Intelligence)與生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence)之法律定義[1],以及增加伊利諾伊州的雇主使用人工智慧的相關義務,使員工在就業法律方面獲得更完善之保障。 壹、事件摘要 近年來人工智慧大量被使用在就業市場,例如:雇主使用人工智慧自動篩選履歷、績效管理等等。[2]人工智慧所伴隨的就業歧視議題,遂成為美國聯邦政府與各州政府近年來之人工智慧法制重點。 2023年2月,伊利諾伊州眾議員Jaime M. Andrade, Jr.將伊利諾伊州人權法修正案提交給議會書記官(Clerk)[3],伊利諾伊州人權法修正案在一系列的審議之後,終於在2024年5月通過參眾議院同意,並於2024年8月9日由伊利諾伊州州長簽署,使伊利諾伊州人權法案成為美國第二部監管私部門使用人工智慧的法律[4],修正部分將於2026年1月1日生效。[5] 貳、重點說明 伊利諾伊州人權法(Illinois Human Rights Act,775 ILCS 5)由伊利諾伊州人權部(The Illinois Department of Human Rights,IDHR)負責執行。其宗旨為確保伊利諾伊州內之所有人免受歧視,並就主要領域訂定規範,包含「公平住宅」、「金融」、「公共場所」、「教育領域之性騷擾」以及「就業」[6],其中有關就業歧視之議題為第5節所規範。 伊利諾伊州人權法修正案之目的為解決雇主使用人工智慧工具導致的就業歧視問題,因此主要修訂伊利諾伊州人權法案第5節有關「就業」之規定[7]。而有關本修正法案之執行細節,如通知方式、期限,由伊利諾伊州人權法授權伊利諾伊州人權部訂定並執行。[8] 一、法案修正內容 (一)增訂人工智慧與生成式人工智慧之定義 伊利諾伊州人權法修正案所修訂之範圍涵蓋人工智慧與生成式人工智慧之定義與使用,將新增於伊利諾伊州人權法第5節第2-101小節M款與N款: 1. 人工智慧(Artificial Intelligence)定義 伊利諾伊州人權法修正案將人工智慧定義為一種機器系統,該系統根據其接收之輸入資訊,為目標(不論明確或模糊)推論輸出結果,例如預測、內容、推薦或決策,這些輸出結果能夠影響真實與虛擬環境。[9]須注意此處所指人工智慧包含生成式人工智慧。[10] 2. 生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence)定義 新增之第5節第2-101小節N款將生成式人工智慧定義為一種自動化計算系統,當接受人類的提示、描述或問題,能生成模擬人類所創作之內容加以輸出,其生成內容包含且不限於文字、圖像、多媒體等。[11] (二)雇主不得因使用人工智慧導致員工權利受侵害 所謂「雇主」(Employer),根據伊利諾伊州人權法第5節第2-101小節B項之規定,係指在伊利諾伊州內雇用員工(Employee)者,其員工數目只要達一名即符合雇主之定義。[12]而依據伊利諾伊州人權法修正案之修訂內容,雇主所使用之人工智慧不得導致員工在招聘、僱用、晉升、續聘、培訓、解僱、紀律處分、任期或雇用條件等方面受到歧視。[13] 例如根據1964年《民權法》(Civil Rights Act of 1964)第七章,雇主在僱用、解雇、晉升等方面,不得因種族、膚色、國籍、性別或宗教信仰表現出就業歧視行為。[14]而民權法第七章所認定之歧視範圍包含了歧視性編碼(discriminatory coding),例如郵遞區號(Zip Codes),因為有許多少數族群會居住在特定區域。[15] 有鑑於此,伊利諾伊州人權法修正案也規範雇主於使用人工智慧時,不得使用郵遞區號作為本條款的替代指標[16],避免因郵遞區號造成就業歧視。 (三)雇主負有主動通知員工使用人工智慧工具情形之義務 伊利諾伊州人權法修正案新增雇主之通知義務,凡有使用人工智慧從事招聘、僱用、晉升、續聘、培訓、解僱、紀律處分、任期或雇用條件者,不得於未通知員工的情況下使用人工智慧為上述目的。[17]意即雇主應該主動應告知其員工有使用人工智慧進行前述行為之情事,至於通知的方式與時限則有待伊利諾伊州人權部訂定。 二、違法效力與救濟方式 (一)雇主可能需要負擔損害賠償費用與民事罰款 違反伊利諾伊州人權法修正案有關就業歧視禁止規範者,等同違反伊利諾伊州人權法。根據伊利諾伊州人權法第8-108條與第8-109條,違反者需要負擔相應的損害賠償,包含財產與非財產上的損害賠償費用[18],以及復職等補救措施。[19]除此之外,違反之雇主也可能面臨民事處罰。[20] (二)權利受侵害者得向伊利諾伊州人權部提起申訴或向法院提起訴訟 伊利諾伊州人權法案賦予民眾得以尋求救濟之權利,其方式大致有二,一為向伊利諾伊州人權部提出申訴,二則是直接向法院提起訴訟。 向伊利諾伊州人權部申訴者,將由人權部進行調查與調解[21]。調查後,伊利諾伊州人權部將提供申訴人調查報告[22],該調查報告將就申訴人遭受違法權利侵害之實質證據提出建議。[23]在伊利諾伊州人權部完成調查後,申訴人仍可至法院提起訴訟。[24] 參、事件評析 一、人工智慧就業歧視為美國當前優先處理之法制議題,雇主應加強法遵意識 演算法偏見所導致的歧視問題,正是美國各州政府所欲立法解決之議題。雖然尚未出現聯邦層級之法律,但各州卻於今年陸續通過相關法案。例如科羅拉多州州長於今年5月17日所簽署之《科羅拉多州人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act)[25]、猶他州以及本文介紹之伊利諾伊州人權法修正案,皆已針對人工智慧就業歧視訂定相應規範。 在人工智慧的監管趨勢中,雇主應善加注意人工智慧之應用是否符合當地法規範,以避免遭受處罰。 二、立法方式採修訂既有法律,執行細節另行訂定 伊利諾伊州人權法修正案將有關使用人工智慧之規定增訂於《伊利諾伊州人權法》,其執行細節則授權伊利諾伊州人權部訂定,尤其伊利諾伊州人權法修正案之部分條文僅說明雇主使用的人工智慧不得導致員工在招聘、聘用、晉升、解僱、紀律或僱用條款、特權或條件等方面受到基於受保護類別的歧視,並未詳細規定雇主應以何方式避免之,因此仍有持續關注之必要。 三、本法賦予當事人申訴管道,較完整保障就業權利 伊利諾伊州人權法可以作為民眾權利之請求基礎,向伊利諾伊州人權部提出申訴或至法院訴訟。因此當伊利諾伊州雇主違反伊利諾伊州人權法時,其員工得依法主張權利,可以請求復職或損害賠償,而非只是由主管機關對雇主裁罰。故對於當事人之就業權利,有相對完整之保障。 [1]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). [2]Illinois Enacts New Law Regulating Employer Use of Artificial Intelligence, Lexology, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=dfebd021-1398-41eb-92ee-9631183fa8ce (last visited Sep. 9, 2024). [3]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [4]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [5]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [6]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §§1-5(2024). [7]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5 (2024). [8]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). The Department shall adopt any rules necessary for the implementation and enforcement of this subdivision, including, but not limited to, rules on the circumstances and conditions that require notice, the time period for providing notice, and the means for providing notice. [9]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Artificial intelligence" means a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. [10]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Artificial intelligence" includes generative artificial intelligence. [11]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Generative artificial intelligence" means an automated computing system that, when prompted with human prompts, descriptions, or queries, can produce outputs that simulate human-produced content, including, but not limited to, the following: (1) textual outputs, such as short answers, essays, poetry , or longer compositions or answers; (2) image outputs, such as fine art, photographs, conceptual art, diagrams, and other images; (3) multimedia outputs, such as audio or video in the form of compositions, songs, or short-form or long-form audio or video; and (4) other content that would be otherwise produced by human means. [12]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Employer" includes: (a) any person employing one or more employees within Illinois during 20 or more calendar weeks within the calendar year of or preceding the alleged violation. [13]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [14]Civil Rights Act of 1964, title VII, 29 CFR Part 1601. [15]Civil Rights Act of 1964, title VII, 29 CFR Part 1601. [16]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [17]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [18]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8-108 (2024). [19]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8-109 (2024). [20]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8A-104 (2024). [21]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [22]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [23]Illinois Department of Human Right, Charge Process, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/legal-review.html (last visited Oct. 22, 2024). [24]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [25]Consumer Protections for Artificial Intelligence, Colorado General Assembly, https://leg.colorado.gov/bills/sb24-205 (last visited Oct. 22, 2024).